AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第3回 問45・ディープラーニングの概要（正則化）

正則化の目的

1. A

   モデルが学習データに合わせすぎるのを防ぎ、未知のデータに対する性能（汎化性能）を高めるため

2. B

   学習データの件数を増やすため

3. C

   学習を必ず1回で終わらせるため

4. D

   学習データに対する誤差を0にするため

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正解：A

正則化は、過学習を防いで汎化性能を高めるために行う。

同じデータでも、単純すぎると学習不足、複雑すぎると過学習。ほどよい複雑さが汎化する。

• A

  正しい。重みにペナルティを課す方法や、ドロップアウトなどがある。

• B

  誤り。データを増やすのはデータ拡張などの役割。

• C

  誤り。正則化は学習の回数を決めるものではない。

• D

  誤り。学習データへの誤差をあえて0にしないことで、過学習を防ぐ。

学習のポイント：正則化の具体的な方法をいくつか挙げられるようにする。

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